Numer: 05/2022 Str. 169
Autorzy: Tomasz Rymarczyk , Grzegorz Kłosowski , Edward Kozłowski , Jan Sikora , Przemysław Adamkiewicz :
Tytuł: Algorytmiczne metody poprawy obrazowania wnętrza wałów przeciwpowodziowych z wykorzystaniem tomografii elektrycznej
Streszczenie: W artykule przedstawiono algorytmiczny sposób poprawy skuteczności obrazowania wnętrza wałów przeciwpowodziowych przy użyciu elektrycznej tomografii impedancyjnej (EIT). Zaprezentowano koncepcję optymalizacji hiperparametrów kilku wybranych modeli uczenia maszynowego, dzięki której zwiększono efektywność generowania dokładnych/wiernych obrazów tomograficznych. W impedancyjnej tomografii elektrycznej modele uczenia maszynowego są wykorzystywane do przekształcania zmierzonych wartości napięć na obrazy wyjściowe. Ta transformacja polega na rozwiązaniu tzw. inverse problem. We wszystkich modelach uczenia maszynowego niezwykle ważną rolę odgrywa dobór hiperparametrów. Dobór ten jest celem procesu uczenia modeli. Dlatego skuteczność algorytmów optymalizujących ten wybór ma bezpośredni wpływ na jakość rekonstrukcji. W niniejszym artykule przedstawiamy przykłady algorytmicznych sposobów optymalizacji modeli uczenia maszynowego w oparciu o regresję liniową, sztuczne sieci neuronowe, a także modele klasyfikacyjne z wykorzystaniem metody k-najbliższych sąsiadów. Powyższe modele zaimplementowano w systemie tomografii elektrycznej, do monitorowania integralności wewnętrznej wałów przeciwpowodziowych, zapór, grobli i/lub tam. Wyniki przeprowadzonych eksperymentów potwierdzają skuteczność proponowanych rozwiązań.
Słowa kluczowe: tomografia elektryczna; uczenie maszynowe; wały przeciwpowodziowe.